package com.liunian.algorithmstudy.dynamic.stock;

public class MaxProfit309 {

	/**
	 给定一个整数数组prices，其中第  prices[i] 表示第 i 天的股票价格 。
	 设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:
	 卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。
	 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

	 示例 1:
	 输入: prices = [1,2,3,0,2]
	 输出: 3
	 解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]

	 示例 2:
	 输入: prices = [1]
	 输出: 0
	 */
	public int maxProfit(int[] prices) {
		int[][] dp = new int[prices.length][4];
		dp[0][0] = -prices[0];
		dp[0][1] = 0;
		dp[0][2] = 0;
		dp[0][3] = 0;
		for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
			// 保持持有的状态（前一天可能是保持持有；可能是冷冻期，今天可买入变成第一次持有；可能是保持不持有，今天可买入变成第一次持有）
			dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], Math.max(dp[i - 1][1] - prices[i], dp[i - 1][2] - prices[i]));
			// 保持不持有的状态
			// 为什么不是dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], Math.max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][3]));
			// 因为第一天卖出之后立刻进入冷冻期，所以保持不持有的前一天一定是冷冻期状态
			// 这也间接体现了为什么第一天卖出要独立出去
			dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]);
			// 冷冻期
			dp[i][2] = dp[i - 1][3];
			// 第一天卖出
			dp[i][3] = dp[i - 1][0] + prices[i];

		}
		return Math.max(dp[prices.length - 1][1], Math.max(dp[prices.length - 1][2], dp[prices.length - 1][3]));
	}
}
